📣📣📣Usos de la IA en distintos ámbitos clínicos, qué es el aprendizaje federado, novedades de Google, Neuralink, la FDA, ¡Y MUCHO MÁS!
Miguel Gómez Martín
Data Strategy, AI & Governance Manager 📊 Aprende a cómo transformar el sector farmacéutico y médico a través de la newsletter de GM Innova
📣 Novedades en el ámbito científico de la inteligencia artificial en salud
1️⃣ Esta revisión sistemática explora la integración de la IA en el seguimiento del desarrollo infantil, evaluando su utilización, resultados clínicos y aceptación en varios estudios
2️⃣ Los LLM podrían revolucionar la medicina de emergencia al proporcionar evaluaciones de agudeza precisas, mejorar los resultados de los pacientes y la utilización de recursos. Sin embargo, una integración cuidadosa debe garantizar la seguridad del paciente, las consideraciones éticas y complementar el juicio clínico humano
3️⃣ El aprendizaje federado es una técnica de aprendizaje automático en la que varias entidades colaboran para crear un modelo sin compartir sus datos individuales. Este enfoque es especialmente valioso en campos como la atención sanitaria, donde la privacidad es fundamental
4️⃣ Este estudio evalúa el impacto de la formación de enfermeras robóticas y de IA en los conocimientos y actitudes de las enfermeras pediátricas en un entorno cuasiexperimental
El estudio enfatiza la importancia de integrar la IA en la enfermería pediátrica, donde la empatía y la interacción personal son cruciales, mientras se navega por el punto de transición para garantizar que las tecnologías innovadoras no socaven los valores intrínsecos de la atención de enfermería
5️⃣ Este artículo analiza el papel cada vez mayor de la IA en la ecocardiografía, particularmente a través de técnicas de aprendizaje automático (ML), que mejoran las capacidades de automatización y diagnóstico de esta tecnología de imágenes
6️⃣ Este artículo evalúa la precisión diagnóstica de la inteligencia artificial en patología digital, un campo en rápida evolución que aprovecha la IA para mejorar el diagnóstico de enfermedades a través de imágenes de diapositivas completas
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🗞️ Noticias semanales
1️⃣ 💊 💊 💊 Una inteligencia artificial de Google logra predecir la estructura e interacción de todas las moléculas que conforman la vida
Dada una lista de entrada de moléculas, AlphaFold 3 genera su estructura 3D conjunta, revelando cómo encajan todas. Modela biomoléculas grandes como proteínas, ADN y ARN, así como moléculas pequeñas, también conocidas como ligandos, una categoría que abarca muchos fármacos. Además, AlphaFold 3 puede modelar modificaciones químicas de estas moléculas que controlan el funcionamiento saludable de las células y que, cuando se alteran, pueden provocar enfermedades
Utilizando #AlphaFold 3 en combinación con un conjunto complementario de modelos internos de IA, Isomorphic Labs está trabajando en el diseño de fármacos para proyectos internos y con socios farmacéuticos. Isomorphic Labs está utilizando AlphaFold 3 para acelerar y mejorar el éxito del diseño de fármacos, ayudando a comprender cómo abordar nuevos objetivos de enfermedades y desarrollando formas novedosas de perseguir los existentes que antes estaban fuera de su alcance
2️⃣ La carrera por los modelos de IA para el cuidado de la salud se intensifica | Med-Gemini de Google supera al GPT-4
Google publicó recientemente un artículo que destaca un nuevo modelo médico de lenguaje grande (LLM) que parece ser el siguiente paso en #AI para #healthcare. Med-Gemini (basado en Gemini) superó los estándares de la industria en 14 puntos de referencia estándar.
Lo que lo hace interesante es que es multimodal: puede aceptar imágenes y texto. El artículo muestra algunos ejemplos de un médico que envía imágenes de rayos X junto con un texto o de un paciente que solicita un diagnóstico en combinación con una imagen. Eso comienza a llegar a una aplicación del mundo real
3️⃣ El primer intento de Neuralink de implantar su chip en el cráneo de un ser humano sufrió un revés inesperado después de que el dispositivo comenzó a desprenderse del cerebro del paciente, reveló la compañía el miércoles
4️⃣ La FDA retira del mercado una aplicación iOS defectuosa que hirió a más de 200 usuarios de bombas de insulina
5️⃣ La realidad virtual es prometedora en el tratamiento de la depresión
Un nuevo estudio demuestra el potencial de la realidad virtual (VR) en el tratamiento del trastorno depresivo mayor (TDM). Utilizando la activación conductual mejorada por la realidad extendida (XR-BA), los investigadores descubrieron que las intervenciones de realidad virtual podrían igualar la efectividad de las terapias tradicionales de activación conductual
6️⃣ Un avance allana el camino para la próxima generación de implantes visuales
Un grupo de investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers en Suecia, la Universidad de Friburgo y el Instituto Holandés de Neurociencia han creado un implante excepcionalmente pequeño, con electrodos del tamaño de una sola neurona que también puede permanecer intacto en el cuerpo con el tiempo: una combinación única que es prometedor para futuros implantes de visión para ciegos
7️⃣ Los investigadores han creado un programa de inteligencia artificial que detecta signos de trastorno de estrés postraumático relacionado con el parto mediante el análisis de declaraciones narrativas breves de nuevas madres, lo que potencialmente mejora la eficiencia de las pruebas de detección y reduce los costos de diagnóstico
8️⃣ La NIH desarrolla una herramienta de inteligencia artificial para emparejar mejor a los pacientes con cáncer con los medicamentos. La herramienta denominada PERCEPTION utiliza la secuenciación de ARN unicelular para predecir con precisión cómo responderán los pacientes con cáncer a medicamentos específicos, mejorando la precisión del tratamiento del cáncer
Co-Founder of Altrosyn and DIrector at CDTECH | Inventor | Manufacturer
7 mesesYou talked about the advancements in digital health and the application of AI in healthcare, highlighting topics such as federated learning, next-generation visual implants, and AI for detecting post-traumatic stress disorder signs. It's evident that AI holds immense potential in revolutionizing healthcare delivery and patient outcomes. Considering the complexity of medical data and privacy concerns, how do you envision overcoming challenges related to data sharing and model collaboration in federated learning implementations for healthcare? Additionally, imagining a scenario where federated learning is applied to decentralized healthcare systems, how would you address interoperability issues and ensure seamless collaboration among diverse healthcare stakeholders?